車(chē)牌識(shí)別設(shè)備系統(tǒng)以“無(wú)人值守、云端管理”的建設(shè)理念，以新穎的智慧應(yīng)用，聚集各種服務(wù)資源，通過(guò)智能車(chē)牌識(shí)別設(shè)備+車(chē)場(chǎng)視覺(jué)智能控制系統(tǒng)+車(chē)主移動(dòng)APP+物業(yè)收費(fèi)人員APP+停車(chē)管理云平臺(tái)，讓業(yè)車(chē)主輕松享受安全、便捷的智慧通行；通過(guò)移動(dòng)信息化建設(shè)，強(qiáng)化物業(yè)對(duì)停車(chē)場(chǎng)的管控能力，從而增加停車(chē)通行效率，降低人工成本，杜絕收費(fèi)漏洞。
車(chē)牌識(shí)別設(shè)備，它可以幫助物業(yè)公司省去停車(chē)收費(fèi)崗，堵住收費(fèi)漏洞，同時(shí)降低企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。2018年1月，某物業(yè)在轄管的小區(qū)（每天車(chē)流量過(guò)3000車(chē)次）試用 車(chē)牌識(shí)別設(shè)備值守后，提升物業(yè)形象以外更重要的是大大節(jié)省了值守人員的費(fèi)用。

人臉識(shí)別系統(tǒng)的三大關(guān)鍵技術(shù)：1、人臉識(shí)別系統(tǒng)基于特征的人臉檢測(cè)技術(shù)：基于對(duì)人臉的顏色、輪廓、紋理、結(jié)構(gòu)或者直方圖特征等進(jìn)行人臉檢測(cè)技術(shù)。2、人臉識(shí)別系統(tǒng)基于模板匹配人臉檢測(cè)技術(shù)：從已存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫(kù)中提取人臉模板，然后采取模板匹配策略，把抓取到的人臉圖像與從模板庫(kù)中提取到的模板進(jìn)行匹配，根據(jù)匹配相關(guān)性的高低和所匹配的模板大小來(lái)確定人臉大小以及位置信息。3、人臉識(shí)別系統(tǒng)基于統(tǒng)計(jì)的人臉檢測(cè)技術(shù)：通過(guò)對(duì)于“人臉”和“非人臉”的圖像或視頻流進(jìn)行大量的搜集構(gòu)成人臉正、負(fù)樣本，并自動(dòng)存入到人臉樣本庫(kù)中，利用統(tǒng)計(jì)方法來(lái)強(qiáng)化訓(xùn)練該系統(tǒng)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉和非人臉的模式進(jìn)行檢測(cè)和分類(lèi)。廣州邁通電子科技有限公司人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)備，質(zhì)量可靠，多年行業(yè)經(jīng)驗(yàn)與實(shí)力，為客戶(hù)提供全套解決方案。nbsp; 指紋考勤機(jī)的五大保護(hù)辦法：一、挑選合適自己公司的考勤機(jī),考勤機(jī)有感應(yīng)卡考勤機(jī)、指紋考勤機(jī)。當(dāng)然感應(yīng)卡考勤機(jī)的壽數(shù)要比指紋考勤機(jī)的長(zhǎng),因?yàn)楦袘?yīng)卡考勤機(jī)是射頻的,非觸摸式的，指紋機(jī)是觸摸式的,有磨損。二、把考勤機(jī)安裝在保護(hù)罩內(nèi),這樣能夠防塵，起到保護(hù)的效果。三、不要放在太陽(yáng)下曝曬,太陽(yáng)曝曬會(huì)損壞考勤機(jī)隨著技術(shù)的日益發(fā)展，給人們?nèi)粘Ｉ顜?lái)諸多便利的同時(shí)，也解決了很多問(wèn)題。外出停車(chē)難問(wèn)題則是其中一個(gè)，現(xiàn)在得益于技術(shù)的發(fā)展，停車(chē)場(chǎng)管理進(jìn)入了車(chē)牌識(shí)別自動(dòng)管理的時(shí)代，對(duì)停車(chē)場(chǎng)的管理產(chǎn)生翻天覆地的變化。智能車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)采用的車(chē)牌識(shí)別算法，能夠快速識(shí)別到車(chē)牌信息。是進(jìn)入停車(chē)場(chǎng)的車(chē)輛不停車(chē)就能通過(guò)，入口大大減少車(chē)輛排隊(duì)等候的時(shí)間。系統(tǒng)一般是由車(chē)牌識(shí)別攝像機(jī)、相關(guān)計(jì)費(fèi)軟件、收費(fèi)顯示屏和智能道閘組成。是當(dāng)今停車(chē)場(chǎng)管理的主流系統(tǒng)，整個(gè)系統(tǒng)包括入口設(shè)備、出口設(shè)備、收費(fèi)管理設(shè)備、圖像對(duì)比設(shè)備。通過(guò)智能車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)，車(chē)輛進(jìn)出可以實(shí)現(xiàn)不停車(chē)通行，臨時(shí)車(chē)入場(chǎng)不停車(chē)出場(chǎng)繳費(fèi)自動(dòng)放行，整個(gè)車(chē)牌識(shí)別停車(chē)場(chǎng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，穩(wěn)定可靠，安裝、維護(hù)、使用方便。廣州邁通電子科技人臉識(shí)別系統(tǒng)工程有多個(gè)大型項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，給你提供有質(zhì)量的服務(wù)，歡迎熱線(xiàn)咨詢(xún)。的液晶屏,使考勤機(jī)外殼老化速度加速。四、不要在指紋考勤機(jī)上外接其它不名可能損壞考勤機(jī)的設(shè)備。五、不能歹意損壞指紋考勤機(jī),更不能用重物敲擊考勤機(jī)。

"穩(wěn)定"是門(mén)禁系統(tǒng)選擇的準(zhǔn)則，或許應(yīng)該考慮的成熟產(chǎn)品，經(jīng)過(guò)多項(xiàng)認(rèn)證，并擁有眾多典型用戶(hù)，多年正常運(yùn)行，在業(yè)內(nèi)得到。在硬件方面，從控制器到終端識(shí)別設(shè)備都是成熟而穩(wěn)定的產(chǎn)品。作為系統(tǒng)中心的門(mén)禁控制器需要支持脫機(jī)工作模式，使用閃存等非易失性存儲(chǔ)芯片，斷電或受沖擊時(shí)信息不會(huì)丟失。由于系統(tǒng)的處理依賴(lài)于軟件，應(yīng)具有穩(wěn)定合理的數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)規(guī)劃，與硬件之間采用實(shí)時(shí)輪詢(xún)的方法，堅(jiān)持和監(jiān)控硬件的通信接口和地址，以完成數(shù)據(jù)的完整性、可靠性、一致性。

經(jīng)過(guò)多年的研究表明，車(chē)輛識(shí)別與智能化的硬件設(shè)備相互配合才是智慧交通未來(lái)研究和發(fā)展的方向。而車(chē)輛識(shí)別的主旨是車(chē)牌號(hào)碼的識(shí)別，因?yàn)檐?chē)牌號(hào)碼是車(chē)輛的“身份證”，它的重要性促使它成為車(chē)輛交通管理中不可或缺的重要組成部分，車(chē)牌識(shí)別主要是由車(chē)輛檢測(cè)-圖像采集-車(chē)牌定位-字符分割-字符識(shí)別-結(jié)果輸出等過(guò)程構(gòu)成。
TSINGSEE青犀視頻團(tuán)隊(duì)研發(fā)的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)主要通過(guò)光抑制屏蔽、電子快門(mén)調(diào)節(jié)、寬動(dòng)態(tài)功能等來(lái)實(shí)現(xiàn)抓拍車(chē)牌，主要應(yīng)用在智慧交通中的檢測(cè)報(bào)警、超速違章處罰、車(chē)輛出入管理、自動(dòng)放行、高速公路收費(fèi)管理、車(chē)牌號(hào)碼自動(dòng)登記等場(chǎng)景中，接下來(lái)我們分別來(lái)詳細(xì)概述一下車(chē)牌識(shí)別在這些場(chǎng)景中的應(yīng)用。

那么如何實(shí)現(xiàn)車(chē)牌識(shí)別的呢，下面簡(jiǎn)單說(shuō)說(shuō)：
對(duì)現(xiàn)存的車(chē)牌識(shí)別算法進(jìn)行了研究，在諸多算法中尋找到一種適合在Android、iOS平臺(tái)上運(yùn)行的算法。先通過(guò)智能手機(jī)的攝像頭獲得車(chē)牌的彩色圖像，然后將采集到的圖像進(jìn)處理，包括通過(guò)YUV模型進(jìn)行灰度化，分段線(xiàn)性變換進(jìn)行灰度拉升，二值化，Roberts算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)，數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理等，然后通過(guò)Hough變換進(jìn)行車(chē)牌矯正，其次用雙投影和灰度跳變的方法實(shí)現(xiàn)車(chē)牌的定位、分割，后通過(guò)模板匹配實(shí)現(xiàn)車(chē)牌識(shí)別。

移動(dòng)端車(chē)牌識(shí)別實(shí)現(xiàn)的過(guò)程簡(jiǎn)單為以下幾個(gè)部分：

圖像采集：通過(guò)智能手機(jī)攝像頭拍攝車(chē)牌圖像。

預(yù)處理：灰度化、二值化、邊緣增強(qiáng)、噪聲過(guò)濾、自動(dòng)白平衡、自動(dòng)曝光以及伽馬校正、對(duì)比度調(diào)整等。

車(chē)牌定位：在經(jīng)過(guò)圖像預(yù)處理之后的灰度圖像上進(jìn)行行列掃描，確定車(chē)牌區(qū)域，車(chē)牌切斜校正。

字符分割：在圖像中定位出車(chē)牌區(qū)域后，通過(guò)灰度化、二值化等處理，定位字符區(qū)域，然后根據(jù)字符尺寸特征進(jìn)行字符分割。

字符識(shí)別：對(duì)分割后的字符進(jìn)行縮放、特征提取，與字符數(shù)據(jù)庫(kù)模板中的標(biāo)準(zhǔn)字符表達(dá)形式進(jìn)行匹配判別。

結(jié)果輸出：將車(chē)牌識(shí)別的結(jié)果以文本格式輸出。